□ [추진 목표)
대학원생 전공강의를 통한 학부생들의 심화학습을 교육목표 및 중점 실천과제로 설정 운영. 학부생들에게 고품격, 고품질 전공교육을 제공.
□ [추진 일정)
1. 기간 : 7/1~7/26
월~금 오전 10시 ~ 오후 4시
( 점심시간 1시간 포함, 총 5시간 )
2. 강의 장소 : 제 2공학관 ( 자세한 사항은 추후 공지 예정 )
3. 중복 신청 가능.
4. 합격한 학생에 한하여 개별통보.
5. 담당자 : 성정훈 ( 010-5050-3139 )
* 문의사항은 언제든지 연락주세요.
** 보증금 3만원 (수업일의 80% 이상 출석 시 환급) **
| 강사 | 지도교수 | 강의제목 | 대상 | 강의시간 | 기간 |
| 최건희 | 최종무 | 리눅스 커널과 응용 | 학부생 | 10시 ~ 16시 | 7월 1일 ~ 5일 |
| 성정훈 | 최용근 | 파이썬 기초부터 Scikit-learn을 이용한 머신러닝까지 | 학부생 | 10시 ~ 16시 | 7월 15일 ~ 19일 |
| 임종국 | 최용근 | 텐서플로우와 딥러닝 CNN을 이용한 이미지 인식 기초부터 최신 기법까지 | 학부생 | 10시 ~ 16시 | 7월 22일 ~ 26일 |
□ "파이썬 기초부터 Scikit-learn을 이용한 머신러닝까지" 강의 커리큘럼 및 일정
① 실습을 통한 파이썬 언어 학습
② 머신러닝에 대한 이해와 실습
③ 총 5일동안 진행 / 이론 20% / 실습 80%
③ 파이썬의 기초부터 Scikit-learn 라이브러리 사용 및 실습
| 일자 | 제목 | 주요학습 내용 | 비고 |
| 1 일차 | 오리엔 테이션 | - 파이썬에 대한 설명 - 파이썬이란 무엇인가? 파이썬 이해하기 파이썬 설치 및 라이브러리 설치 개발 환경 셋팅 ( Jupyter Notebook ) | 노트북 지참 가능, 실습실 PC 사용 가능 |
| 2 일차 | 파이썬 기초 | -파이썬의 여러 가지 자료형 및 numpy * 리스트, 튜플, 딕셔너리 등 * numpy 기본 자료형들과, numpy 사용 방법 - 파이썬 문법 기초 |
| 3 일차 | 데이터 처리 및 분석 | 머신러닝 기초 및 설명 Scikit Learn 설명 및 기초 데이터 전처리 및 특징 추출 |
| 4 일차 | 머신러닝 적용 | 머신러닝 알고리즘 (Support vector machine , Random-forest 등등) - 다양한 데이터 셋을 통한 머신러닝 알고리즘 적용 |
| 5 일차 | 머신러닝 응용 | 학습 모델 평가 방법 및 적용 데이터 시각화 및 데이터 분석 방안 |
컴퓨터공학